Using Fuzzy Linguistic Representations to Provide Explanatory Semantics for Data Warehouses

A data warehouse integrates large amounts of extracted and summarized data from multiple sources for direct querying and analysis. While it provides decision makers with easy access to such historical and aggregate data, the real meaning of the data has been ignored. For example, "whether a total sales amount 1,000 items indicates a good or bad sales performance" is still unclear. From the decision makers' point of view, the semantics rather than raw numbers which convey the meaning of the data is very important. In this paper, we explore the use of fuzzy technology to provide this semantics for the summarizations and aggregates developed in data warehousing systems. A three layered data warehouse semantic model, consisting of quantitative (numerical) summarization, qualitative (categorical) summarization, and quantifier summarization, is proposed for capturing and explicating the semantics of warehoused data. Based on the model, several algebraic operators are defined. We also extend the SQL language to allow for flexible queries against such enhanced data warehouses

Fuzzy Recommendations in Marketing Campaigns

The population in Sweden is growing rapidly due to immigration. In this light, the issue of infrastructure upgrades to provide telecommunication services is of importance. New antennas can be installed at hot spots of user demand, which will require an investment, and/or the clientele expansion can be carried out in a planned manner to promote the exploitation of the infrastructure in the less loaded geographical zones. In this paper, we explore the second alternative. Informally speaking, the term Infrastructure-Stressing describes a user who stays in the zones of high demand, which are prone to produce service failures, if further loaded. We have studied the Infrastructure-Stressing population in the light of their correlation with geo-demographic segments. This is motivated by the fact that specific geo-demographic segments can be targeted via marketing campaigns. Fuzzy logic is applied to create an interface between big data, numeric methods for processing big data and a manager.Comment: conferenc

Exploration and mining evaluation system and price prediction of uranium resources

Purpose. The paper introduces the development of the Uranium Resources Technical and Economic Evaluation Expert System (URTEEES) from the viewpoint of requirement analysis, system design, functional structure and application etc. Methods. The system is based on C/B/S mixed mode and applies ASP.NET technology with .Net Framework being selected as the development platform as well as the uranium resources database providing data support at the bottom layer. The paper also proves the efficiency of the system in the context of certain case studies. Findings. Since the system can performs the functions of scenario analysis, sensitivity analysis, shareholder’s returns analysis, horizontal comparison of different projects, it can improve the ability of project senior decision-makers for rapid response to the rivals and meet the demand of pricing negotiations. Moreover, the system demonstrates its efficiency in the context of case studies as the system incorporates a number of advanced methods, e.g. the Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) Back Propagation (BP) QPSO-BP model which can improve the generalization ability of BP network to predict the uranium price. Originality. Technical and economic evaluation model can be set up by users independently according to the current stage of a project (mainly, these are exploration stage, development stage and production stage) as well as according to the selected mining method (e.g. underground mining, surface mining, or in-situ leaching mining). Then, the technical and economic evaluation parameters can be generated. By means of inputting the value of each parameter in a simple and convenient way, the evaluation results can be calculated directly and shown in the form of diagrams; moreover, feasibility evaluation report can be generated automatically, making the process of technical and economic evaluation accurate and efficient. Practical implications. URTEEES performs the functions of decision-making analysis, metal resources database management, data management, comprehensive query etc. The system is a good basis for further development of other expert systems.Мета. Розробка експертно-аналітичної системи техніко-економічного оцінювання запасів урану з точки зору аналізу вимог, системи проектування, функціональної структури і напрямів застосування. Методика. Проектна система повинна включати два основні блоки. Перший – існуючі дані щодо оцінки ресурсів урану для отримання відповідних параметрів, які можуть бути використані для створення моделей оцінки й забезпечення основи для їх порівняння при оцінці нового проекту. Другий – допоміжна інформація, така як закони і правила, культурна інформація, яка насправді є накопиченням даних проекту і досвіду. Пропонована система заснована на використанні комбінованого режиму C/B/S; при цьому система використовує технологію ASP.NET с Nеt Framework, обрану в якості платформи розробки, а також базу даних по запасах урану, що забезпечує інформаційну підтримку на нижньому рівні. Результати. Розроблена нова система URTEEES виконує функції імовірнісного аналізу, аналізу чутливості, аналізу прибутковості для акціонерів, а також горизонтальне порівняння різних проектів, отже, може поліпшити результативність прийняття рішень керівниками проекту для швидкого реагування на дії конкурентів, крім того, дана система відповідає вимогам процесу ціноутворення. Реалізація проектної системи показує високу ефективність, оскільки включає в себе безліч методів з поліпшеними характеристиками, наприклад, модель QPSO-BP, яка удосконалила узагальнюючі можливості нейронної мережі ВР з метою оптимізації та ефективного прогнозування ціни на уран. Наукова новизна. В системі розроблена модель техніко-економічного оцінювання в залежності від стадійності реалізації проекту (в основному, це стадія геологорозвідувальних робіт, стадія розробки родовища і стадія промислового видобутку), а також способу ведення гірничих робіт (наприклад, підземні гірничі роботи, відкриті гірничі роботи або ж роботи, пов’язані з підземним вилуговуванням), а результати оцінювання можна безпосередньо підрахувати і представити наочно у вигляді діаграм. Крім того, представляється можливим автоматично сформувати техніко-економічне обґрунтування, що дозволяє зробити процес техніко-економічного оцінювання точним і ефективним. Практична значимість. Система URTEEES дозволяє виконувати функції аналізу процесу прийняття рішень, управління базою даних запасів металів, управління даними, універсальної пошукової системи в гірничодобувній промисловості.Цель. Разработка экспертно-аналитической системы технико-экономического оценивания запасов урана с точки зрения анализа требований, системы проектирования, функциональной структуры и применения. Методика. Проектная система должна включать два основных блока. Первый – существующие данные об оценке ресурсов урана для получения соответствующих параметров, которые могут быть использованы для создания моделей оценки и обеспечения основы для их сравнения при оценке нового проекта. Второй – вспомогательная информация, такая как законы и правила, культурная информация, которая на самом деле является накоплением данных проекта и опыта. Предлагаемая система основана на использовании комбинированного режима C/B/S; при этом система использует технологию ASP.NET с Net Framework, выбранную в качестве платформы разработки, а также базу данных по запасам урана, что обеспечивает информационную поддержку на нижнем уровне. Результаты. Разработанная система выполняет функции вероятностного анализа, анализа чувствительности, анализа доходности для акционеров, а также горизонтальное сравнение различных проектов, следовательно, может улучшить результативность принятия решений руководителями проекта для быстрого реагирования на действия конкурентов; кроме того, данная система соответствует требованиям процесса ценообразования. Реализация проектной системы показывает высокую эффективность, поскольку включает в себя множество методов с улучшенными характеристиками, например, модель QPSO-BP, которая усовершенствовала обобщающие возможности нейронной сети BP с целью оптимизации и эффективного прогнозирования цены на уран. Научная новизна. В системе разработана модель технико-экономического оценивания в зависимости от стадийности реализации проекта (в основном, это стадия геологоразведочных работ, стадия разработки месторождения и стадия промышленной добычи), а также способа ведения горных работ (например, подземные горные работы, открытые горные работы или же работы, связанные с подземным выщелачиванием), а результаты оценивания можно непосредственно подсчитать и представить наглядно в виде диаграмм. Кроме того, представляется возможным автоматически сформировать технико-экономическое обоснование, что позволяет сделать процесс технико-экономического оценивания точным и эффективным. Практическая значимость. Система URTEEES позволяет выполнять функции анализа процесса принятия решений, управления базой данных запасов металлов, управления данными, универсальной поисковой системы в горнодобывающей промышленности.This research project is made possible through the financial support from National Natural Science Foundation of China (No.51374242, No.51404305 and No.51504286)

Multi-layer Architecture For Storing Visual Data Based on WCF and Microsoft SQL Server Database

In this paper we present a novel architecture for storing visual data. Effective storing, browsing and searching collections of images is one of the most important challenges of computer science. The design of architecture for storing such data requires a set of tools and frameworks such as SQL database management systems and service-oriented frameworks. The proposed solution is based on a multi-layer architecture, which allows to replace any component without recompilation of other components. The approach contains five components, i.e. Model, Base Engine, Concrete Engine, CBIR service and Presentation. They were based on two well-known design patterns: Dependency Injection and Inverse of Control. For experimental purposes we implemented the SURF local interest point detector as a feature extractor and $K$-means clustering as indexer. The presented architecture is intended for content-based retrieval systems simulation purposes as well as for real-world CBIR tasks.Comment: Accepted for the 14th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ICAISC, June 14-18, 2015, Zakopane, Polan

Exploiting CAFS-ISP

In the summer of 1982, the ICLCUA CAFS Special Interest Group defined three subject areas for working party activity. These were: 1) interfaces with compilers and databases, 2) end-user language facilities and display methods, and 3) text-handling and office automation. The CAFS SIG convened one working party to address the first subject with the following terms of reference: 1) review facilities and map requirements onto them, 2) "Database or CAFS" or "Database on CAFS", 3) training needs for users to bridge to new techniques, and 4) repair specifications to cover gaps in software. The working party interpreted the topic broadly as the data processing professional's, rather than the end-user's, view of and relationship with CAFS. This report is the result of the working party's activities. The report content for good reasons exceeds the terms of reference in their strictest sense. For example, we examine QUERYMASTER, which is deemed to be an end-user tool by ICL, from both the DP and end-user perspectives. First, this is the only interface to CAFS in the current SV201. Secondly, it is necessary for the DP department to understand the end-user's interface to CAFS. Thirdly, the other subjects have not yet been addressed by other active working parties